信號檢測與估計(第2版)/普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材·計算機係列教材

信號檢測與估計(第2版)/普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材·計算機係列教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

張立毅,張雄,李化 等 著
圖書標籤:
  • 信號處理
  • 信號檢測
  • 估計理論
  • 通信工程
  • 電子工程
  • 計算機教材
  • 高等教育
  • 規劃教材
  • 噪聲分析
  • 隨機過程
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齣版社: 清華大學齣版社
ISBN:9787302365235
版次:2
商品編碼:11549335
品牌:清華大學
包裝:平裝
叢書名: 普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材 , ,
開本:16開
齣版時間:2014-09-01
用紙:膠版紙
頁數:213
字數:350000
正文語種:中文

具體描述

內容簡介

  本書共分12章,係統地介紹瞭信號檢測與估計的基本理論。首先闡述本課程的基礎理論、隨機信號分析及其統計描述。其次,介紹經典檢測理論、確知信號的檢測、隨機參量信號的檢測、多重信號的檢測,以及序貫檢測等基本檢測理淪和方法。介紹經典估計、信號參量估計、信號波形估計(維納濾波、卡爾曼濾波和自適應濾波),以及功率譜估計等基本估計理論及方法。
  在編寫過程中,既注重結構的完整性和內容的連續性,也強調理論推導的循序性和語言描述的精煉性,還力求從簡到繁、由淺人深、循序漸進、通俗易懂,既利於教師講授,也便於學生自學。
  本書可以作為電子信息類各專業高年級本科生和研究生的教材,也可供從事電子與通信技術的廣大科技人員參考。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 信號檢測與估計理論的研究對象
1.2 信號檢測與估計理論的發展曆程
1.2.1 初創和奠基階段
1.2.2 迅猛發展階段
1.2.3 成熟階段
1.3 本課程的性質和內容安排
思考題

第2章 隨機信號及其統計描述
2.1 隨機過程
2.1.1 隨機過程的概念
2.1.2 隨機過程的統計描述
2.1.3 隨機過程的平穩性與各態曆經性
2.1.4 隨機過程的獨立性、相關性和正交性
2.1.5 平穩隨機過程的功率譜密度函數
2.1.6 復隨機過程及其統計特性
2.2 隨機過程的正交級數錶示
2.2.1 完備的正交函數集
2.2.2 隨機信號的卡亨南-洛維展開
2.2.3 *格拉姆-施密特正交化法
2.3 *實信號的復數錶示法與希爾伯特變換
2.3.1 實信號的復數錶示法與希爾伯特變換
2.3.2 希爾伯特變換的性質
2.4 高斯噪聲與白噪聲
2.4.1 高斯噪聲
2.4.2 白噪聲
本章小結
思考題
習題

第3章 經典檢測理論
3.1 檢測理論的基本概念
3.2 最大後驗概率準則
3.2.1 接收機結構形式
3.2.2 接收機性能評價
3.3 最小風險Bayes準則
3.3.1 接收機結構形式
3.3.2 Bayes準則與最大後驗概率準則的關係
3.4 最小錯誤概率準則
3.5 極大極小準則
……
第4章 確知信號的檢測
第5章 隨機參量信號的檢測
第6章 多重信號的檢測
第7章 序貫檢測
第8章 經典估計理論
第9章 信號參量的估計
第10章 維納濾波和卡爾曼濾波
第11章 自適應濾波
第12章 功率譜估計

前言/序言


現代信號處理的基礎:理論、方法與應用 本書是一部全麵深入探討信號檢測與估計理論及其在現代科學技術領域廣泛應用的著作。它旨在為讀者提供一個堅實的理論框架,掌握解決實際工程問題的關鍵方法,並洞悉該領域的前沿發展動態。本書適閤作為高等院校相關專業本科生、研究生以及從事信號處理、通信、控製、雷達、聲納、醫學成像、數據科學等領域研究與開發的工程師、研究人員的參考書。 核心理論體係的構建 本書以清晰的邏輯脈絡,層層遞進地介紹瞭信號檢測與估計的基石理論。 引論與預備知識: 在開篇,我們將首先明確信號檢測與估計的定義、核心問題以及其在工程實踐中的重要性。隨後,將係統性地迴顧和梳理讀者在概率論、隨機過程、綫性代數以及一些基本通信原理方麵的必要知識,確保所有讀者都能在一個共同的知識起點上開始學習。這部分內容嚴謹且易於理解,為後續深入的學習打下堅實的基礎。 統計決策論基石: 信號檢測的核心在於利用統計信息來做齣決策。本書將深入剖析統計決策論中的關鍵概念,包括假設檢驗(二元假設檢驗、多元假設檢驗)、判決準則(如最小錯誤概率準則、最小風險準則、最大後驗概率準則、最大似然準則等),以及這些準則的理論依據和計算方法。我們將詳細闡述 Neyman-Pearson 準則在信號檢測中的核心作用,並探討其在不同場景下的應用,例如檢測已知信號或未知信號。 參數估計理論: 信號估計的核心在於從觀測到的信號中推斷齣未知的參數。本書將係統介紹經典參數估計理論,包括點估計和區間估計。重點將放在最大似然估計(MLE)和最小均方誤差估計(MMSE)方法上。我們將詳細講解 MLE 的原理、推導過程以及其漸近性質(如一緻性、漸進無偏性、漸進有效性),並探討其在實際應用中的優缺點。MMSE 估計作為另一個重要的估計準則,我們將深入分析其如何通過最小化估計誤差的均方值來獲得最優估計,並探討其與 MLE 的聯係和區彆。 隨機過程及其在信號處理中的應用: 信號本質上是隨機過程的體現。本書將深入介紹平穩隨機過程(寬平穩、窄平穩)和馬爾可夫過程等重要隨機過程模型。我們將詳細講解這些隨機過程的統計特性,如自相關函數、功率譜密度,並展示如何利用這些特性來分析和處理信號。此外,還將介紹正態過程、高斯過程等,以及它們在信號模型構建中的作用。 卡爾曼濾波與粒子濾波: 對於涉及時變信號和狀態的動態係統,卡爾曼濾波及其各種變種(如擴展卡爾曼濾波 EKF、無跡卡爾曼濾波 UKF)是不可或缺的工具。本書將詳細推導和講解綫性卡爾曼濾波器的遞推算法,闡述其在狀態估計和預測中的核心思想。對於非綫性係統,我們將介紹 EKF 和 UKF 的原理和實現方法,並討論其在跟蹤、導航、控製等領域的成功應用。對於更復雜的非高斯、非綫性係統,本書還將介紹粒子濾波(Sequential Monte Carlo)的概念和基本算法,展示其強大的非參數估計能力。 信號檢測的進階理論: 在經典檢測理論的基礎上,本書將進一步探討更復雜的檢測場景。這包括: 多假設檢驗: 當需要從多個可能存在的信號模型中進行選擇時,多假設檢驗是關鍵。我們將介紹最優多假設檢驗方法,如似然比檢驗。 信號存在性檢測: 檢測一個信號是否在噪聲中存在,這是雷達、聲納等領域的核心問題。我們將分析不同信噪比下的檢測性能,並介紹最佳檢測器的構造。 恒虛警率(CFAR)檢測: 在環境噪聲水平未知或變化的場閤,如何保持恒定的虛警概率是實現魯棒檢測的關鍵。本書將詳細介紹各種 CFAR 檢測器的工作原理和性能分析。 目標參數估計: 在檢測到目標後,估計其位置、速度等參數是必然要求。本書將探討聯閤檢測與估計問題,以及如何設計聯閤檢測與估計器。 信號估計的進階理論: 針對更復雜的估計問題,本書將深入探討: 最小均方誤差(MMSE)估計的細緻分析: 深入探討 MMSE 估計的求解方法,特彆是當後驗概率分布難以獲得時,如何通過近似方法來求解。 貝葉斯估計: 介紹貝葉斯參數估計的框架,包括先驗概率、似然函數和後驗概率的計算,以及如何利用後驗均值、後驗中位數等作為估計量。 Cramér-Rao 下界(CRLB): CRLB 是評價估計器性能的重要理論界限。本書將詳細推導 CRLB,並闡述其在評估估計器最優性方麵的意義,以及如何通過設計滿足 CRLB 的估計器來提升性能。 變分推斷與期望最大化(EM)算法: 對於一些難以直接求解的估計問題,如混閤模型參數估計,本書將介紹 EM 算法和變分推斷等迭代優化方法,展示它們在解決復雜模型參數估計中的強大威力。 多樣的應用場景與前沿探索 本書不僅注重理論的深度,更強調理論在實際工程中的應用。 通信係統中的信號處理: 在數字通信係統中,信號檢測與估計技術是解調、信道估計、盲均衡等核心環節的基礎。本書將分析如何利用這些技術來提高通信係統的可靠性和數據傳輸速率。 雷達與聲納係統: 在雷達和聲納係統中,信號檢測與估計技術直接關係到目標探測、距離和速度測量、目標跟蹤等關鍵功能。本書將結閤實際係統模型,闡述相關理論的應用。 圖像與視頻處理: 醫學成像(CT、MRI)、遙感圖像分析、目標跟蹤等領域都廣泛應用信號檢測與估計技術。本書將探討如何利用這些方法來增強圖像質量、檢測異常區域、跟蹤運動目標。 控製係統與導航: 狀態估計(如飛行器的姿態、位置估計)是現代控製係統和導航係統的核心。卡爾曼濾波及其變種在該領域有著廣泛的應用。 生物醫學信號分析: 心電圖(ECG)、腦電圖(EEG)等生物醫學信號的分析和診斷,也離不開信號檢測與估計技術。本書將探討相關應用。 數據科學與機器學習: 在大數據分析、模式識彆、機器學習等領域,信號處理的理論和方法也扮演著越來越重要的角色,例如用於特徵提取、降維、異常檢測等。 前沿技術展望: 麵對不斷發展的科學技術,本書還將對一些前沿熱點進行展望,例如: 分布式信號處理: 在分布式傳感器網絡中,如何進行協同的信號檢測與估計。 機器學習與信號處理的融閤: 利用深度學習等方法來改進信號檢測與估計算法,以及利用信號處理思想來增強機器學習模型的魯棒性。 低秩信號處理: 在高維數據場景下,如何利用信號的低秩特性來進行高效處理。 學習特色與配套資源 本書力求做到理論嚴謹、推導清晰、例證豐富,並輔以大量精心設計的習題,幫助讀者鞏固所學知識。為瞭便於讀者深入理解,我們還會在可能的情況下,提供相關的 MATLAB/Python 代碼示例,幫助讀者將理論轉化為實踐。 結語 《現代信號處理的基礎:理論、方法與應用》是一本集理論深度、方法實用性和應用廣度於一體的力作。通過學習本書,讀者不僅能掌握信號檢測與估計的核心知識體係,更能培養解決復雜工程問題的能力,為在各自的研究和工程領域取得成功奠定堅實基礎。本書將是每一位緻力於信號處理領域學習和研究者的寶貴財富。

用戶評價

評分

當初買這本《信號檢測與估計(第2版)》,純粹是抱著學習的態度,想充實一下自己的理論知識。沒想到,這本書的深度和廣度都給我帶來瞭極大的驚喜。從基礎的概率模型到復雜的估計器設計,這本書幾乎涵蓋瞭信號檢測與估計領域的方方麵麵。我尤其喜歡它對信息論在信號檢測與估計中的應用的闡述,這讓我看到瞭不同學科之間的聯係和融閤。書中的例子也很有代錶性,比如在通信係統中如何進行信號的判決,在控製係統中如何對狀態進行估計,這些都讓我對理論知識有瞭更生動的理解。雖然這本書的數學推導確實比較多,對於初學者來說可能會有些難度,但作者在講解時,總是會盡量給齣清晰的思路和步驟,並且配有大量的圖示,這大大減輕瞭我的學習負擔。讀完這本書,我感覺自己對信號的處理能力有瞭質的飛躍,也對很多復雜的算法有瞭更深刻的認識,為我後續的學習和工作打下瞭堅實的基礎。

評分

拿到這本《信號檢測與估計(第2版)》的時候,我其實是帶著一種“先試試看”的心態。畢竟市麵上的教材這麼多,質量參差不齊。但很快,我就被它深深吸引住瞭。這本書最突齣的優點,在我看來,是它的“實用性”和“深度”的完美結閤。它並沒有止步於理論的陳述,而是非常巧妙地將理論與實際應用緊密聯係起來。比如,在講到高斯噪聲下的檢測問題時,作者不僅詳細推導瞭Neyman-Pearson準則,還聯係到瞭雷達係統中目標探測的實際例子,讓我瞬間就能get到這個理論的價值所在。卡爾曼濾波的部分更是讓我眼前一亮,作者用瞭大量的篇幅去講解它的遞推性質,以及如何在非綫性係統中應用擴展卡爾曼濾波和無跡卡爾曼濾波,這些內容對於我做畢業設計,涉及到目標跟蹤的環節,簡直是雪中送炭。而且,書中的習題設計也很有講究,有基礎概念的鞏固,也有需要綜閤運用知識纔能解決的應用題,這大大提升瞭我的學習效率。可以說,這本書不僅僅是一本教科書,更像是一位循循善誘的老師,引導我一步步走進信號檢測與估計的奇妙世界,讓我不再畏懼那些復雜的數學公式,而是能理解它們背後所蘊含的智慧。

評分

不得不說,《信號檢測與估計(第2版)》這本書的內容非常豐富,也相當有挑戰性。我當初選擇這本書,主要是因為我的導師推薦,說是計算機係列教材中的經典之作。翻開書,撲麵而來的是紮實的數學基礎要求,包括概率論、隨機過程、綫性代數等等,這對我來說是一次不小的考驗。但是,作者在講解過程中,會不厭其煩地迴顧和補充相關的數學知識,使得學習過程不至於過於生澀。我特彆欣賞書中對各種估計理論的深入剖析,比如最小均方誤差估計、最大後驗概率估計等等,作者不僅給齣瞭推導過程,還詳細解釋瞭它們各自的優缺點以及適用的場景。這本書讓我明白,信號檢測與估計並不是一個孤立的領域,它與很多其他學科,比如信息論、控製論都有著密切的聯係。通過學習這本書,我對信號的特性有瞭更深刻的認識,也學會瞭如何從含有噪聲的信號中提取有用的信息,如何對信號的參數進行準確的估計。雖然有些章節的學習還需要反復琢磨,但總體而言,這本書為我打開瞭一扇新的大門,讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。

評分

這本書《信號檢測與估計(第2版)》的質量,真的是超乎瞭我的預期。作為一本“十一五”國傢級規劃教材,它果然名不虛傳。我當時是因為在做一項與圖像處理相關的項目,需要理解一些底層算法的原理,所以纔購入瞭這本書。書的講解風格比較嚴謹,學術性很強,但也正是這種嚴謹,讓我在理解那些復雜的概念時,有瞭堅實的基礎。我印象最深的是關於統計決策理論的部分,作者用清晰的邏輯將各種檢測準則(如貝葉斯準則、最小風險準則)都一一闡述清楚,並給齣瞭相應的判決函數。這對於我理解如何在噪聲環境下做齣最優的決策,非常有幫助。此外,書中還涉及瞭參數估計的多種方法,從簡單的最小二乘法到更復雜的最大似然估計,都進行瞭詳細的介紹。雖然有些推導過程需要花費一些時間去消化,但一旦理解瞭,就會覺得豁然開朗。這本書不僅讓我掌握瞭信號檢測與估計的基本理論,更讓我學會瞭如何將這些理論應用於實際的工程問題中,這對於我的科研工作起到瞭至關重要的作用。

評分

這本《信號檢測與估計(第2版)》真的是我近年來讀過的最讓我受益匪淺的教材之一瞭。當初選擇它,是被“普通高等教育‘十一五’國傢級規劃教材”這個標簽所吸引,覺得內容一定紮實可靠。拿到書後,翻開目錄,那些熟悉的、又帶著點深度的概念就撲麵而來,比如最優估計、卡爾曼濾波、最大似然估計等等。我當時主要是在學習通信工程專業,這門課是繞不開的基礎。書的編排邏輯非常清晰,從最基礎的概率論和隨機過程迴顧開始,循序漸進地引入瞭信號檢測和估計的核心理論。我尤其喜歡它對各種經典估計方法的詳細推導,不僅僅是給齣公式,而是深入淺齣地解釋瞭背後的數學原理和物理意義。書中的例子也相當豐富,涵蓋瞭雷達、聲呐、通信係統等多個應用場景,這讓我能夠更好地理解抽象的理論是如何在實際問題中發揮作用的。雖然有些章節涉及到的數學工具比較復雜,但我發現作者在講解時都盡量照顧到不同背景的讀者,並且給齣瞭很多直觀的比喻和圖形化的解釋,這極大地降低瞭我的學習門檻。讀完之後,我感覺自己對信號處理這塊的理解上升瞭一個新的颱階,也為我後續深入研究機器學習中的相關算法打下瞭堅實的基礎。

評分

不錯的教材,湊字湊字。

評分

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